为什么新的随机库比std::rand(）更好

所以我看到了一个名为rand()的演讲，它被认为是有害的，它提倡使用随机数生成的引擎分布范式，而不是简单的std::rand()加模范式。

然而，我想亲眼目睹std::rand()的失败，所以我做了一个快速的实验：

1. 基本上，我编写了两个函数getRandNum_Old()和getRandNum_New()，分别使用std::rand()和std::mt19937+std::uniform_int_distribution生成0到5之间的随机数
2. 然后，我用"旧"的方法生成了96万个(可被6整除)随机数，并记录了0-5的频率。然后我计算了这些频率的标准偏差。我想要的是一个尽可能低的标准偏差，因为如果分布真的是均匀的，就会发生这种情况
3. 我运行了1000次模拟，并记录了每个模拟的标准偏差。我还记录了它所花费的时间(以毫秒为单位)
4. 之后，我又做了同样的事情，但这次是用"新"的方式生成随机数
5. 最后，我计算了新旧方法的标准差列表的平均值和标准差，以及新旧方法所用时间列表的平均数和标准差

结果如下：

[OLD WAY]
Spread
mean:  346.554406
std dev:  110.318361
Time Taken (ms)
mean:  6.662910
std dev:  0.366301
[NEW WAY]
Spread
mean:  350.346792
std dev:  110.449190
Time Taken (ms)
mean:  28.053907
std dev:  0.654964

令人惊讶的是，两种方法的卷材的骨料分布是相同的。即std::mt19937+std::uniform_int_distribution并不比单纯的std::rand()+%"更均匀"。我的另一个观察结果是，新方法比旧方法慢了大约4倍。总的来说，我似乎在速度上付出了巨大的代价，而在质量上几乎没有任何收获。

我的实验在某种程度上有缺陷吗？还是std::rand()真的没有那么糟糕，甚至可能更好？

作为参考，这里是我使用的全部代码：

#include <cstdio>
#include <random>
#include <algorithm>
#include <chrono>
int getRandNum_Old() {
static bool init = false;
if (!init) {
std::srand(time(nullptr)); // Seed std::rand
init = true;
}
return std::rand() % 6;
}
int getRandNum_New() {
static bool init = false;
static std::random_device rd;
static std::mt19937 eng;
static std::uniform_int_distribution<int> dist(0,5);
if (!init) {
eng.seed(rd()); // Seed random engine
init = true;
}
return dist(eng);
}
template <typename T>
double mean(T* data, int n) {
double m = 0;
std::for_each(data, data+n, [&](T x){ m += x; });
m /= n;
return m;
}
template <typename T>
double stdDev(T* data, int n) {
double m = mean(data, n);
double sd = 0.0;
std::for_each(data, data+n, [&](T x){ sd += ((x-m) * (x-m)); });
sd /= n;
sd = sqrt(sd);
return sd;
}
int main() {
const int N = 960000; // Number of trials
const int M = 1000;   // Number of simulations
const int D = 6;      // Num sides on die
/* Do the things the "old" way (blech) */
int freqList_Old[D];
double stdDevList_Old[M];
double timeTakenList_Old[M];
for (int j = 0; j < M; j++) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::fill_n(freqList_Old, D, 0);
for (int i = 0; i < N; i++) {
int roll = getRandNum_Old();
freqList_Old[roll] += 1;
}
stdDevList_Old[j] = stdDev(freqList_Old, D);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto dur = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start);
double timeTaken = dur.count() / 1000.0;
timeTakenList_Old[j] = timeTaken;
}
/* Do the things the cool new way! */
int freqList_New[D];
double stdDevList_New[M];
double timeTakenList_New[M];
for (int j = 0; j < M; j++) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::fill_n(freqList_New, D, 0);
for (int i = 0; i < N; i++) {
int roll = getRandNum_New();
freqList_New[roll] += 1;
}
stdDevList_New[j] = stdDev(freqList_New, D);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto dur = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start);
double timeTaken = dur.count() / 1000.0;
timeTakenList_New[j] = timeTaken;
}
/* Display Results */
printf("[OLD WAY]n");
printf("Spreadn");
printf("       mean:  %.6fn", mean(stdDevList_Old, M));
printf("    std dev:  %.6fn", stdDev(stdDevList_Old, M));
printf("Time Taken (ms)n");
printf("       mean:  %.6fn", mean(timeTakenList_Old, M));
printf("    std dev:  %.6fn", stdDev(timeTakenList_Old, M));
printf("n");
printf("[NEW WAY]n");
printf("Spreadn");
printf("       mean:  %.6fn", mean(stdDevList_New, M));
printf("    std dev:  %.6fn", stdDev(stdDevList_New, M));
printf("Time Taken (ms)n");
printf("       mean:  %.6fn", mean(timeTakenList_New, M));
printf("    std dev:  %.6fn", stdDev(timeTakenList_New, M));
}